Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Sampling and Inference using Quantum Algorithms

論文の概要: On Sampling and Inference using Quantum Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11775v1
Date: Sun, 21 Jun 2020 11:33:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-13 05:27:36.199257
Title: On Sampling and Inference using Quantum Algorithms
Title（参考訳）: 量子アルゴリズムを用いたサンプリングと推論について
Authors: S Ashutosh, Deepankar Sarmah, Sayantan Pramanik, M Girish Chandra
Abstract要約: 量子コンピュータは、ギブスサンプリングとマルコフネットワーク上の関連する推論を効果的に扱うために投影される。我々は、量子アニーリングと量子近似最適化アルゴリズムに基づくサンプリングの2つの一般的なパラダイムを用いて、広範囲なシミュレーションによって得られたいくつかの結果と観察を捉えた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1934558041641545
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum computers are projected to handle the Gibbs sampling and the related inference on Markov networks effectively. Apart from noting the background information useful for those starting the explorations in this important thread of Quantum Machine Learning, we capture some results and observations obtained through extensive simulations with two popular paradigms of sampling based on Quantum Annealing and Quantum Approximate Optimization Algorithm.
Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、ギブスサンプリングとマルコフネットワーク上の関連する推論を効果的に扱うために投影される。量子機械学習のこの重要なスレッドで探索を始める人々にとって有用な背景情報を示すこととは別に、量子アニーリングと量子近似最適化アルゴリズムに基づく2つの人気のあるサンプリングパラダイムを用いて、広範囲なシミュレーションを通じて得られた結果と観察を捉えた。

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